Post-processing of biochars to enhance plant growth responses: a review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
A number of processes for post-production treatment of "raw" biochars, including leaching, aeration, grinding or sieving to reduce particle size, and chemical or steam activation, have been suggested as means to enhance biochar effectiveness in agriculture, forestry, and environmental restoration. Here, I review studies on post-production processing methods and their effects on biochar physio-chemical properties and present a meta-analysis of plant growth and yield responses to post-processed vs. "raw" biochars. Data from 23 studies provide a total of 112 comparisons of responses to processed vs. unprocessed biochars, and 103 comparisons allowing assessment of effects relative to biochar particle size; additional 8 published studies involving 32 comparisons provide data on effects of biochar leachates. Overall, post-processed biochars resulted in significantly increased average plant growth responses 14% above those observed with unprocessed biochar. This overall effect was driven by plant growth responses to reduced biochar particle size, and heating/aeration treatments. The assessment of biochar effects by particle size indicates a peak at a particle size of 0.5-1.0 mm. Biochar leachate treatments showed very high heterogeneity among studies and no average growth benefit. I conclude that physiochemical post-processing of biochar offers substantial additional agronomic benefits compared to the use of unprocessed biochar. Further research on post-production treatments effects will be important for biochar utilization to maximize benefits to carbon sequestration and system productivity in agriculture, forestry, and environmental restoration. SUPPLEMENTARY INFORMATION: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s42773-021-00115-0.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».